<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=utf-8"/>
    <title></title>
    <link rel="Stylesheet" href="../css/analysis.css" />
    <script type="text/javascript">
        function init() {
            if (window.location.hash) {
                var parentDiv, nodes, i, helpInfo, helpId, helpInfoArr, helpEnvFilter, envContent, hideEnvClass, hideNodes;
                helpInfo = window.location.hash.substring(1);
                    if(helpInfo.indexOf("-")) {
                        helpInfoArr = helpInfo.split("-");
                        helpId = helpInfoArr[0];
                        helpEnvFilter = helpInfoArr[1];
                    }
                    else {
                        helpId = helpInfo;
                    }
                parentDiv = document.getElementById("topics");
                nodes = parentDiv.children;
                    hideEnvClass = (helpEnvFilter === "OnlineOnly"? "PortalOnly": "OnlineOnly");
                    if(document.getElementsByClassName) {
                        hideNodes = document.getElementsByClassName(hideEnvClass);
                    }
                    else {
                        hideNodes = document.querySelectorAll(hideEnvClass);
                    }
                for(i=0; i < nodes.length; i++) {
                    if(nodes[i].id !== helpId) {
                        nodes[i].style.display ="none";
                    }
                    }
                    for(i=0; i < hideNodes.length; i++) {
                        hideNodes[i].style.display ="none";
                    }
                }
            }
    </script>
</head>
<body onload="init()">
<div id="topics">
    <div id="raToolbox">
        <p>래스터 분석 도구에서는  ArcGIS Image Server를 사용하여 대용량 래스터 데이터셋을 분석할 수 있습니다. 또한 서버의 성능을 활용하여 데이터를 좀 더 빠르게 분석할 수 있습니다. 현재  Portal for ArcGIS 웹 UX에서 제공되는 도구집합은  <b>데이터 요약</b>, <b>패턴 분석</b>, <b>인접성 사용</b>, <b>이미지 분석</b>, <b>터레인 분석</b>, <b>데이터 관리</b>, <b>딥러닝</b>, <b>다차원 분석</b>입니다.
        </p>
    </div>
    <div id="SummarizeDataCategory" class="smallsize">
        <h2>데이터 요약</h2>
        <hr/>
        <p>이 도구모음에는 정의하는 영역 경계 내의 래스터 레이어에 대한 일부 통계를 계산하는 도구가 포함되어 있습니다. 
            <ul>
                <li> <b>다음 범위 내 래스터 요약</b> - 정의된 영역 경계 내에 속하는 래스터 셀에 대한 통계를 계산합니다.
                </li>
            </ul>
            
        </p>
    </div>
        <div id="SummarizeRasterWithinTool" class="regularsize">
            <table class="toolSummaryTable">
                <thead></thead>
                <tbody><tr>
                    <td><h2>다음 범위 내 래스터 요약(Summarize Raster Within)</h2></td>
                    <td>
                    <img src="../images/GUID-D61C156C-2B2C-488C-BF28-B6CB9277BF4B-web.png" class="titleImage" alt="다음 범위 내 래스터 요약 도구">
                    </td>
                </tr></tbody>
            </table>
<hr/>
            <p>정의된 영역 내의 래스터 셀에 대한 일부 요약 통계를 계산합니다.
            </p>
            <p>다음과 같은 몇 가지 적용 예가 있습니다. 

                <ul>
                    <li>유역 영역 레이어와 고도 래스터 레이어가 주어진 경우 각 유역 내의 고도 범위를 계산하여 유량 에너지가 최고인 유역을 확인합니다.
                        

                    </li>
                    <li>관리 단위 레이어와 토지 이용 범주의 래스터 레이어가 주어진 경우 각 관리 영역 내의 다양한 토지 이용 값을 계산하여 관리 계획을 세우는 데 가장 많은 작업을 해야 하는 관리 영역을 확인합니다.
                        

                    </li>
                </ul>
                
            </p>
            <br/>
        </div>
    <div id="AnalyzePatternsCategory" class="smallsize">
        <h2>패턴 분석</h2>
        <hr/>
        <p>이러한 도구는 데이터에 있는 공간 패턴을 식별, 수량화 및 시각화합니다. 

            <ul>
                <li> <b>밀도 계산</b>은 일부 현상의 알려진 수량을 이용하여 이러한 수량을 맵에서 분산시켜 밀도 맵을 생성합니다.
                    

                </li>
                <li> <b>포인트 내삽</b>은 포인트 컬렉션에서 발견된 측정을 기반으로 한 새 위치에서 값을 예측합니다.
                    

                </li>
            </ul>
            
        </p>
    </div>
        <div id="CalculateDensityRasterTool" class="smallsize">
            <table class="toolSummaryTable">
                <thead></thead>
                <tbody><tr>
                    <td><h2>밀도 계산(Calculate Density)</h2></td>
                    <td>
                    <img src="../images/GUID-4EE4838C-E210-43CE-99C7-1A648A18C10B-web.png" class="titleImage" alt="밀도 계산 도구">
                    </td>
                </tr></tbody>
            </table>
<hr/>
            <p>밀도 분석은 일부 현상의 알려진 수량을 이용하여 이러한 수량을 맵에서 분산시켜 밀도 맵을 생성합니다. 이 도구를 사용하여 낙뢰 또는 토네이도, 보건 시설로의 접근성 및 인구 밀도 등을 표시할 수 있습니다.
            </p>
            <br/>
        </div>
        <div id="InterpolatePointsEBKTool" class="regularsize">
            <table class="toolSummaryTable">
                <thead></thead>
                <tbody><tr>
                    <td><h2>포인트 보간(Interpolate Points)</h2></td>
                    <td>
                    <img src="../images/GUID-06D80BB3-7154-4FAA-9C9B-D665450EF3BC-web.png" class="titleImage" alt="포인트 보간 도구">
                    </td>
                </tr></tbody>
            </table>
<hr/>
            <p>이 도구를 이용하면 여러 포인트에서 발견된 측정값을 기반으로 새 위치에서의 값을 예측할 수 있습니다. 이 도구는 각 포인트에서 값이 있는 포인트 데이터를 가져가 예측 값으로 분류된 영역을 반환합니다. 이 도구를 사용하여 개별 우량계에서 수행된 측정을 기반으로 하천에서 강우량 수준을 예측할 수 있습니다.
            </p>
            <br/>
        </div>
    <div id="UseProximityCategory" class="smallsize">
        <h2>인접도 사용 (Use Proximity)</h2>
        <hr/>
        <p>공간 분석에서 가장 많이 제기되는 일반 질문 중 하나인 &quot;무엇과 무엇이 인접합니까?&quot;라는 질문에 대한 답을 찾는데 사용하는 도구입니다.

            <ul>
                <li> <b>거리 계산</b>은 하나 또는 여러 원본으로부터의 유클리드 거리, 방향 및 할당을 계산합니다.
                    

                </li>
                <li> <b>최적 이동 비용 네트워크 결정</b>은 입력 영역 집합으로부터의 최적 비용 네트워크를 계산합니다.
                    

                </li>
                <li> <b>폴리라인으로의 이동 비용 경로 결정</b>은 원본과 알려진 목적지 간의 최저 비용 폴리라인 경로를 계산합니다.
                </li>
            </ul>
            
        </p>
    </div>
        <div id="CalculateDistanceTool" class="regularsize">
            <table class="toolSummaryTable">
                <thead></thead>
                <tbody><tr>
                    <td><h2>거리 계산(Calculate Distance)</h2></td>
                    <td>
                    <img src="../images/GUID-34E2E6F3-2F60-43F5-B499-D5735DE08602-web.png" class="titleImage" alt="거리 계산">
                    </td>
                </tr></tbody>
            </table>
<hr/>
            <p>하나 또는 여러 원본으로부터의 유클리드 거리, 방향 및 할당을 계산합니다. 이 도구를 사용하여 위치에서 도로, 건물 또는 공원까지의 거리를 결정합니다. 가장 직접적인 방법으로 위치에서 원본으로 돌아가야 하는 방향을 결정할 수도 있습니다. 가장 가까운 원본인 연구 영역의 모든 위치를 볼 수 있습니다.
            </p>
            <br/>
        </div>
        <div id="DetermineOptimumTravelCostNetworkTool" class="smallsize">
            <table class="toolSummaryTable">
                <thead></thead>
                <tbody><tr>
                    <td><h2>최적 이동 비용 네트워크 결정(Determine Optimum Travel Cost Network)</h2></td>
                    <td>
                    <img src="../images/GUID-097BDD6E-0AD8-44F2-BB70-C5395F4B1AF4-web.png" class="titleImage" alt="최적 이동 비용 네트워크 도구 그림 결정">
                    </td>
                </tr></tbody>
            </table>
<hr/>
            <p>입력 영역의 집합으로부터의 최적 비용 네트워크를 계산합니다.
            </p>
            <br/>
        </div>
        <div id="DetermineTravelCostPathAsPolylineTool" class="smallsize">
            <table class="toolSummaryTable">
                <thead></thead>
                <tbody><tr>
                    <td><h2>폴리라인으로 이동 비용 경로 결정(Determine Travel Cost Path As Polyline)</h2></td>
                    <td>
                    <img src="../images/GUID-9A27DEB7-0276-483C-A12F-3E70D636550D-web.png" class="titleImage" alt="폴리라인 도구 그림으로의 이동 비용 경로 결정">
                    </td>
                </tr></tbody>
            </table>
<hr/>
            <p>원본과 알려진 목적지 간의 최저 비용 폴리라인을 계산합니다.
            </p>
            <br/>
        </div>
    <div id="AnalyzeImageCategory" class="smallsize">
        <h2>이미지 분석(Analyze Image)</h2>
        <hr/>
        <p>다음 도구는 이미지를 분석하는 데 유용합니다. 
            <ul>
                <li> <b>래스터 함수 템플릿 적용</b>은 래스터 함수 템플릿에서 지정한 대로 이미지를 함수 체인으로 처리합니다.
                </li>
                <li> <b>식생 모니터링</b>은 밴드에 대한 산술 연산을 기반으로 이미지 내의 식생을 감지합니다.
                    

                </li>
            </ul>
            
        </p>
    </div>
        <div id="ApplyRFxTemplateTool" class="smallsize">
            <table class="toolSummaryTable">
                <thead></thead>
                <tbody><tr>
                    <td><h2>래스터 함수 템플릿 적용</h2></td>
                    <td>
                    <img src="../images/GUID-6464A140-88C7-4CCB-BB2A-07548ADC9981-web.png" class="titleImage" alt="래스터 함수 템플릿 적용(Apply Raster Function Template)">
                    </td>
                </tr></tbody>
            </table>
<hr/>
            <p>래스터 함수 템플릿에서 지정한 대로 이미지를 함수 체인으로 처리합니다.
            </p>
            <br/>
        </div>
        <div id="MonitorVegetationTool" class="smallsize">
            <table class="toolSummaryTable">
                <thead></thead>
                <tbody><tr>
                    <td><h2>식생 모니터링(Monitor Vegetation)</h2></td>
                    <td>
                    <img src="../images/GUID-7763FCC0-2EA1-463B-98D0-4EBDF6150907-web.png" class="titleImage" alt="포털용 식생 모니터링 도구">
                    </td>
                </tr></tbody>
            </table>
<hr/>
            <p>멀티밴드 래스터 레이어 밴드에 대해 산술 연산을 수행하여 처리 범위의 식생 커버리지 정보를 나타냅니다.
            </p>
            <br/>
        </div>
    <div id="AnalyzeTerrainCategory" class="smallsize">
        <h2>지형 분석(Analyze Terrain)</h2>
        <hr/>
        <p>이러한 도구는 래스터 표면을 분석하도록 도와줍니다. 
            <ul>
                <li> <b>경사 계산</b>은 지형의 기울기를 계산합니다.
                    

                </li>
                <li> <b>경사면 방향 취득</b>은 각 위치에서 가장 가파른 경사의 방향을 계산합니다.
                    

                </li>
                <li> <b>가시권역 생성</b>은 경관의 모든 포인트에서 볼 수 있는 항목을 식별합니다.
                    

                </li>
                <li> <b>유역</b>은 표면에서 식별된 위치 위의 기여 영역을 계산합니다.
                    

                </li>
            </ul>
            
        </p>
    </div>
        <div id="CalculateSlopeTool" class="smallsize">
            <table class="toolSummaryTable">
                <thead></thead>
                <tbody><tr>
                    <td><h2>경사 계산(Calculate Slope)</h2></td>
                    <td>
                    <img src="../images/GUID-D33862C6-01BB-445E-B0C3-BC8B8C1858DA-web.png" class="titleImage" alt="포털용 경사 계산 도구">
                    </td>
                </tr></tbody>
            </table>
<hr/>
            <p>입력 고도 데이터의 경사를 보여주는 표면을 식별합니다. 경사는 각 수치 표고 모델(DEM) 셀에 대한 고도의 변경율을 나타냅니다.
            </p>
            <br/>
        </div>
        <div id="DeriveAspectTool" class="smallsize">
            <table class="toolSummaryTable">
                <thead></thead>
                <tbody><tr>
                    <td><h2>경사면 방향 취득(Derive Aspect)</h2></td>
                    <td>
                    <img src="../images/GUID-D03FF025-0530-4D0D-87A3-B25D6716F8F0-web.png" class="titleImage" alt="포털용 경사면 방향 취득 도구">
                    </td>
                </tr></tbody>
            </table>
<hr/>
            <p>이웃 각 셀에서 값 변화의 최대 속도의 내리막 방향을 확인합니다. 경사면 방향은 경사 방향으로 생각할 수 있습니다.
            </p>
            <br/>
        </div>
        <div id="CreateViewshedRasterTool" class="smallsize">
            <table class="toolSummaryTable">
                <thead></thead>
                <tbody><tr>
                    <td><h2>가시권역 생성(Create Viewshed)</h2></td>
                    <td>
                    <img src="../images/GUID-BB8B8CAF-330E-4C41-9D94-AF4728D0D0F3-web.png" class="titleImage" alt="가시권역 생성 도구">
                    </td>
                </tr></tbody>
            </table>
<hr/>
            <p>관찰자 집합이 볼 수 있는 래스터 표면의 위치를 결정합니다.
            </p>
            <br/>
        </div>
        <div id="WatershedTool" class="smallsize">
            <table class="toolSummaryTable">
                <thead></thead>
                <tbody><tr>
                    <td><h2>유역(Watershed)</h2></td>
                    <td>
                    <img src="../images/GUID-AF749369-8C2D-46FF-9D74-2CF7CAB7C7B0-web.png" class="titleImage" alt="유역 작업">
                    </td>
                </tr></tbody>
            </table>
<hr/>
            <p>래스터의 셀 집합 위에 기여 영역을 결정합니다.
            </p>
            <br/>
        </div>
    <div id="ManageDataCategory" class="regularsize">
        <h2>데이터 관리하기(Manage Data)</h2>
        <hr/>
        <p>지리 데이터의 일상적인 관리 및 분석 전 데이터 통합에 사용되는 도구입니다. 
            <ul>
                <li> <b>래스터 추출</b> - 향후 분석을 위해 래스터 데이터셋에서 일부를 클립합니다.
                    

                </li>
                <li> <b>값 리맵</b> - 다른 값을 래스터 셀에 할당합니다.
                    

                </li>
                <li> <b>피처를 래스터로 변환</b> - 벡터 데이터를 래스터화합니다.
                    

                </li>
                <li> <b>래스터를 피처로 변환</b> - 래스터 데이터를 벡터화합니다.
                    

                </li>
                <li> <b>샘플</b> - 한 래스터 또는 래스터 집합의 데이터를 정의된 위치에 추출합니다.
                </li>
            </ul>
            
        </p>
    </div>
        <div id="ExtractRasterTool" class="smallsize">
            <table class="toolSummaryTable">
                <thead></thead>
                <tbody><tr>
                    <td><h2>래스터 추출(Extract Raster)</h2></td>
                    <td>
                    <img src="../images/GUID-DC9CBCB9-A07C-42D3-A0CB-2FB1483CBF4C-web.png" class="titleImage" alt="포털의 래스터 추출 도구">
                    </td>
                </tr></tbody>
            </table>
<hr/>
            <p>다른 데이터셋의 값, 쉐이프 또는 범위를 기반으로 래스터에서 셀을 추출합니다.
            </p>
            <br/>
        </div>
        <div id="RemapValuesTool" class="smallsize">
            <table class="toolSummaryTable">
                <thead></thead>
                <tbody><tr>
                    <td><h2>값 재배치(Remap Values)</h2></td>
                    <td>
                    <img src="../images/GUID-4006E442-A60B-469A-891D-5ED442F64CB8-web.png" class="titleImage" alt="포털용 값 재배치 도구">
                    </td>
                </tr></tbody>
            </table>
<hr/>
            <p>개별 셀 값 또는 일련의 셀 값을 새 값으로 변경합니다.
            </p>
            <br/>
        </div>
        <div id="ConvertFeatureToRasterTool" class="smallsize">
            <table class="toolSummaryTable">
                <thead></thead>
                <tbody><tr>
                    <td><h2>피처를 래스터로 변환</h2></td>
                    <td>
                    <img src="../images/GUID-FC535A9C-A946-419A-9A85-95EB31E4D3A0-web.png" class="titleImage" alt="피처를 래스터로 변환 도구">
                    </td>
                </tr></tbody>
            </table>
<hr/>
            <p>기존 피처 데이터셋에서 새 래스터 데이터셋을 생성합니다.
            </p>
            <br/>
        </div>
        <div id="ConvertRasterToFeatureTool" class="smallsize">
            <table class="toolSummaryTable">
                <thead></thead>
                <tbody><tr>
                    <td><h2>래스터를 피처로 변환(Convert Raster To Feature)</h2></td>
                    <td>
                    <img src="../images/GUID-7BBBCE28-2FDA-46B8-99D7-65F560AB2F2B-web.png" class="titleImage" alt="래스터를 피처로 변환 도구">
                    </td>
                </tr></tbody>
            </table>
<hr/>
            <p>기존 래스터 데이터셋에서 새 피처 데이터셋을 생성합니다.
            </p>
            <br/>
        </div>
        <div id="SampleTool" class="smallsize">
            <table class="toolSummaryTable">
                <thead></thead>
                <tbody><tr>
                    <td><h2>샘플</h2></td>
                    <td>
                    <img src="../images/GUID-3950CCA3-C1D0-493F-A33D-93673443ADD2-web.png" class="titleImage" alt="샘플">
                    </td>
                </tr></tbody>
            </table>
<hr/>
            <p>한 래스터 또는 래스터 집합에서 추출한 데이터 값이 포함된 테이블 또는 포인트 피처 클래스를 정의된 위치에 생성합니다.
            </p>
            <br/>
        </div>
    <div id="DeepLearningCategory" class="regularsize">
        <h2>딥러닝(Deep Learning)</h2>
        <hr/>
        <p>이러한 도구는 이미지의 특정 피처를 감지하거나 분류하여 래스터 데이터셋의 픽셀을 분류하는 데 사용됩니다. 딥러닝은 인공 지능 머신 러닝 방법의 유형으로, 각 레이어가 하나 이상의 고유한 피처를 이미지에서 추출할 수 있는 신경망에서 다중 레이어를 사용하여 이미지의 피처를 감지합니다. 이러한 도구는 TensorFlow, CNTK, Keras와 같은 서드 파티 딥러닝 프레임워크의 특정 피처와 결과 피처, 클래스 맵을 감지하도록 교육된 모델을 사용합니다.
            <ul>
                <li> <b>딥러닝을 사용하여 픽셀 분류</b>는 숙련된 딥러닝 모델을 사용하여 분류된 래스터를 생성합니다.
                </li>
                <li> <b>딥러닝을 사용하여 객체 감지</b>는 숙련된 딥러닝 모델을 사용하여 입력 래스터에서 찾는 객체를 포함하는 피처 클래스를 생성합니다.
                </li>
                <li> <b>딥러닝을 사용하여 객체 분류</b>는 입력 래스터의 각 입력 객체에 대해 숙련된 딥러닝 모델을 사용하여 클래스 레이블이 할당되어 있는 피처 클래스 또는 테이블을 생성합니다.
                </li>
            </ul>
            
        </p>
    </div>
        <div id="ClassifyPixelsUsingDeepLearningTool" class="smallsize">
            <table class="toolSummaryTable">
                <thead></thead>
                <tbody><tr>
                    <td><h2>딥러닝을 사용하여 픽셀 분류(Classify Pixels Using Deep Learning)</h2></td>
                    <td>
                    <img src="../images/GUID-88BE63A6-B06C-4C61-9AB1-8DA5A08C6783-web.png" class="titleImage" alt="딥러닝을 사용하여 픽셀 분류">
                    </td>
                </tr></tbody>
            </table>
<hr/>
            <p>이 도구는 입력 래스터에서 숙련된 딥러닝 모델을 실행하여 분류 래스터를 생성하며 각 유효 픽셀에는 할당된 클래스 레이블이 있습니다.
            </p>
            <br/>
        </div>
        <div id="DetectObjectsUsingDeepLearningTool" class="smallsize">
            <table class="toolSummaryTable">
                <thead></thead>
                <tbody><tr>
                    <td><h2>딥러닝을 사용하여 객체 감지(Detect Objects Using Deep Learning)</h2></td>
                    <td>
                    <img src="../images/GUID-EE76A33E-0B8F-48EE-94F8-782FAD241D72-web.png" class="titleImage" alt="딥러닝을 사용하여 객체 감지">
                    </td>
                </tr></tbody>
            </table>
<hr/>
            <p>이 도구는 입력 래스터에서 숙련된 딥러닝 모델을 실행하여 찾는 객체가 포함된 피처 클래스를 생성합니다. 피처는 찾은 객체 주변의 경계 상자 또는 폴리곤이거나, 객체 중심에 있는 포인트일 수 있습니다.
            </p>
            <br/>
        </div>
        <div id="ClassifyObjectsUsingDeepLearningTool" class="smallsize">
            <table class="toolSummaryTable">
                <thead></thead>
                <tbody><tr>
                    <td><h2>딥러닝을 사용하여 객체 분류(Classify Objects Using Deep Learning)</h2></td>
                    <td>
                    <img src="../images/GUID-F31B4A21-3E5C-4667-B66B-155CC35CD62B-web.png" class="titleImage" alt="딥러닝을 사용하여 객체 분류">
                    </td>
                </tr></tbody>
            </table>
<hr/>
            <p>이 도구는 입력 래스터와 선택적 피처 클래스에 대해 숙련된 딥러닝 모델을 실행하여 피처 클래스나 테이블을 생성하며 각 입력 객체에는 할당된 클래스 레이블이 있습니다.
            </p>
            <br/>
        </div>
    <div id="MultidimensionalAnalysisCategory" class="regularsize">
        <h2>다차원 분석</h2>
        <hr/>
        <p>다차원 분석 도구집합의 도구를 사용하면 다중 변수 및 차원에 걸쳐 과학 데이터를 분석할 수 있습니다.
        </p>
        <p>다차원 데이터는 다양한 시간, 깊이, 높이에서 캡처된 데이터를 나타냅니다. 해당 유형의 데이터는 대기, 해양, 지구 과학 분야에서 일반적으로 사용됩니다. 이 도구집합을 사용하면 netCDF, HDF, GRIB, 다차원 모자이크 데이터셋, Esri의 클라우드 래스터 형식(CRF)을 포함한 여러 형식으로 다차원 래스터 데이터를 분석할 수 있습니다.
        </p>
        <p>다음 테이블에는 다차원 분석 도구와 각각에 대한 간략한 설명이 나와 있습니다.
            <ul>
                <li> <b>다차원 래스터 집계</b>는 차원에 따라 기존 다차원 래스터 변수를 집계하여 다차원 래스터 데이터셋을 생성합니다.
                </li>
                <li> <b>다차원 이상치 생성</b>은 다차원 래스터에서 각 슬라이스에 대한 이상치를 계산하여 다차원 래스터를 생성합니다.
                </li>
                <li> <b>추세 래스터 생성</b>은 다차원 래스터에 있는 하나 이상의 변수에 대해 디멘전에 따라 각 픽셀의 추세를 추정합니다.
                </li>
                <li> <b>추세 래스터를 사용하여 예측</b>은 <b>추세 래스터 생성</b> 도구의 결과 추세 래스터를 사용하여 예측 다차원 래스터를 계산합니다.
                </li>
                <li> <b>인수 통계 찾기</b>는 다차원 또는 다중밴드 래스터의 각 픽셀에 대해 지정 통계에 도달된 디멘전 값이나 밴드 색인을 추출합니다.
                </li>
            </ul>
            
        </p>
    </div>
        <div id="AggregateMultidimensionalRasterTool" class="smallsize">
            <table class="toolSummaryTable">
                <thead></thead>
                <tbody><tr>
                    <td><h2>다차원 래스터 집계</h2></td>
                    <td>
                    <img src="../images/GUID-2C2320A3-EC6E-4FFC-B59B-9551BB02C545-web.png" class="titleImage" alt="다차원 래스터 집계(Aggregate Multidimensional Raster)">
                    </td>
                </tr></tbody>
            </table>
<hr/>
            <p>이 도구는 차원에 따라 기존 다차원 래스터 변수를 집계하여 다차원 래스터 데이터셋을 생성합니다.
            </p>
            <br/>
        </div>
        <div id="FindArgumentStatisticsTool" class="smallsize">
            <table class="toolSummaryTable">
                <thead></thead>
                <tbody><tr>
                    <td><h2>인수 통계 찾기</h2></td>
                    <td>
                    <img src="../images/GUID-6DE9D49F-C9CA-48B8-B14F-C8EF05FBFA42-web.png" class="titleImage" alt="인수 통계 찾기">
                    </td>
                </tr></tbody>
            </table>
<hr/>
            <p>이 도구는 다차원 또는 다중밴드 래스터의 각 픽셀에 대해 지정 통계에 도달된 디멘전 값이나 밴드 색인을 추출합니다.
            </p>
            <br/>
        </div>
        <div id="GenerateMultidimensionalAnomalyTool" class="smallsize">
            <table class="toolSummaryTable">
                <thead></thead>
                <tbody><tr>
                    <td><h2>다차원 이상치 생성</h2></td>
                    <td>
                    <img src="../images/GUID-8D54C66F-5C16-4EE5-93E9-80722D10AF12-web.png" class="titleImage" alt="다차원 이상치 생성(Generate Multidimensional Anomaly)">
                    </td>
                </tr></tbody>
            </table>
<hr/>
            <p>이 도구는 다차원 래스터에서 각 슬라이스에 대한 이상치를 계산하여 다차원 래스터를 생성합니다.
            </p>
            <br/>
        </div>
        <div id="GenerateTrendRasterTool" class="smallsize">
            <table class="toolSummaryTable">
                <thead></thead>
                <tbody><tr>
                    <td><h2>추세 래스터 생성(Generate Trend Raster)</h2></td>
                    <td>
                    <img src="../images/GUID-A95F821A-8CAF-45F3-93E5-14BDF5DA0BCD-web.png" class="titleImage" alt="추세 래스터 생성">
                    </td>
                </tr></tbody>
            </table>
<hr/>
            <p>이 도구는 다차원 래스터에 있는 하나 이상의 변수에 대해 디멘전에 따라 각 픽셀의 추세를 추정합니다.
            </p>
            <br/>
        </div>
        <div id="PredictUsingTrendRasterTool" class="smallsize">
            <table class="toolSummaryTable">
                <thead></thead>
                <tbody><tr>
                    <td><h2>추세 래스터를 사용하여 예측</h2></td>
                    <td>
                    <img src="../images/GUID-E3758820-51A9-46DE-AAF6-E27B68DE4012-web.png" class="titleImage" alt="추세 래스터를 사용하여 예측">
                    </td>
                </tr></tbody>
            </table>
<hr/>
            <p>이 도구는  <b>추세 래스터 생성</b> 도구의 결과 추세 래스터를 사용하여 예측 다차원 래스터를 계산합니다.
            </p>
            <br/>
        </div>
</div>
</html>
